High diversity, abundance and expression of hydrogenases in groundwater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen may be the most important electron donor available in the subsurface. Here we analyze the diversity, abundance and expression of hydrogenases in 5 proteomes, 25 metagenomes and 265 amplicon datasets of groundwaters with diverse geochemistry. A total of 1,772 new [NiFe]-hydrogenase gene sequences were recovered, which almost doubled the number of sequences in a widely used database. [NiFe]-hydrogenases were highly abundant, almost as abundant as the DNA-directed RNA polymerase. The abundance of hydrogenase genes increased with depth from 0 to 129 m. Hydrogenases were present in 502 out of 1,245 metagenome-assembled-genomes. The populations with hydrogenases accounted for ∼50% of all populations. Hydrogenases were actively expressed, making up as much as 5.9% of methanogen proteomes. Most of the newly discovered diversity of hydrogenases was in “Group 3b”, which was linked to sulfur metabolism. “Group 3d” was the most abundant, which was previously linked to fermentation, but we observed this group mainly in methanotrophs and chemoautotrophs. “Group 3a”, associated with methanogenesis, was the most active in proteomes. Two newly discovered groups of [NiFe]-hydrogenases further expanded the biodiversity. Our results highlight the vast diversity, abundance and expression of hydrogenases in the sampled groundwaters, suggesting a high potential for hydrogen oxidation in subsurface habitats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».